Laplace-approximation
Laplace-approximationen är en klassisk analytisk teknik som ersätter en svårhanterlig posteriorfördelning med en multivariat Gaussisk fördelning centrerad vid det posteriora modet, med hjälp av log-posteriorns krökning vid det modet för att bestämma kovariansen. Formaliserad för Bayesiansk statistik av Tierney och Kadane (1986) i deras banbrytande artikel i Journal of the American Statistical Association, erbjuder den ett snabbt, deterministiskt alternativ till Markov chain Monte Carlo och utgör den matematiska kärnan i Integrated Nested Laplace Approximations (INLA).
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- Tierney, L. & Kadane, J. B. (1986). Accurate approximations for posterior moments and marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 82–86. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478240 ↗
- MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521642989
- Rue, H., Martino, S. & Chopin, N. (2009). Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(2), 319–392. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/bayesian/laplace-approximation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesiansk regressionBayesiansk statistik↔ compare
- Expectation Propagation (EP)Bayesiansk statistik↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk statistik↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →